LoRA模块化架构让研究人员们开始探索组合多个LoRA方法，旨在实现学习特征的联合生成，增强各种任务的性能。当前线性算术组合和参数调优组合都存在一定的缺陷，为了...

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为此，北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法，在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。

大模型由无数的神经元组成，不同的神经元有不同的功能，然而研究发现，并非不是所有的神经元在不同数据集上都是活跃的，而且神经元的稀疏性与特定任务能力呈正相关。为此，...

2022 年底，随着 ChatGPT 的爆火，人类正式进入了大模型时代。然而，训练大模型需要的时空消耗依然居高不下，给大模型的普及和发展带来了巨大困难。面对这一...

摘要：低秩适应（LoRA）是在下游任务中通过学习低秩增量矩阵对大规模预训练模型进行微调的一种流行方法。虽然与完全微调方法相比，LoRA 及其变体能有效减少可训练...

摘要：在各种 NLP 任务中，大规模预训练和针对特定任务的微调取得了巨大成功。由于对大型预训练模型的所有参数进行微调会带来巨大的计算和内存挑战，人们开发出了几种...

LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RAN...

微调的主要目的是通过在特定任务上对预训练模型进行进一步训练，以适应该任务的需求，从而提高模型在该任务上的性能。具体来说，微调可以带来以下好处：

但是这样的话在训练过程中所有的参数都需要被训练，这和完全微调没有人任何区别。VeRA的作者通过引入向量d和b只训练这些相关的子网络，与原始的LoRa方法相反矩阵...

摘要：量化是为服务大语言模型（LLMs）不可或缺的技术，最近已经应用到LoRA微调中。在这项工作中，我们关注的是在一个预训练模型上同时应用量化和LoRA微调的情...

该项目探索文本到图像生成的新方法，重点是集成多个低秩适应 (LoRA) 以创建高度定制和详细的图像。推出 LoRA Switch 和 LoRA Composit...

摘要：以显著的能力，大语言模型（LLMs）已成为许多自然语言处理应用中不可或缺的元素，而参数高效的微调，特别是 LoRA，已经因其轻量级的模型定制方法而备受青睐...

大模型训练通常会遇到内存资源的限制。目前常用的内存减少方法低秩适应（LoRA），通过引入低秩（low-rank）适配器来更新模型的权重，而不是直接更新整个权重矩...

凭借令人印象深刻的能力，对大型语言模型（如LLaMA 2，GPT-3.5 Turbo和Gemini）进行特定领域和功能的微调（例如模型对齐和指令调优）变得越来越...

摘要：参数高效微调（PEFT）是一种流行的方法，用于裁剪预训练的大型语言模型（LLM），特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应（LoRA）基于自适应过...

左侧：原始版本的LoRA，权重是稠密的，每个样本都会激活所有参数；右侧：与混合专家（MoE）框架结合的LoRA，每一层插入多个并行的LoRA权重（即MoE中的多...

这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Exper...

自然语言处理的一个重要范式包括对一般领域数据的大规模预训练和对特定任务或领域的适应。当我们预训练更大的模型时，重新训练所有模型参数的完整微调变得不那么可行。Lo...

大模型的高效微调一直是业内关注的焦点，因为这将直接影响大模型在不同专业领域的应用。在广泛使用的参数高效微调（PEFT）方法中，LoRA 及其变体由于避免了额外的...